Klasifikasi Tekstur Parket Kayu Dengan Menggunakan Metode Statistikal Grey Level Run Length Matrix

Klasifikasi tekstur parket kayu bertujuan untuk mengenali beberapa jenis parket kayu yang berbeda berdasarkan nilai atribut (features) yang terkandung di dalam data parket. Pada penelitian ini, proses klasifikasi data parket menggunakan delapan jenis kayu yaitu Angus, Hevea, Kempas, Mahogany, Mindi, Oceanbangkirai, Palisander, dan Teak. Varibel-variabel yang digunakan dalam klasifikasi ini adalah Short Runs Emphasis (SRE), Long Runs Emphasis (LRE), Grey Level Nonuniformity (GLN), Run Length Nonuniformity (RLN), dan Run Percentage (RP). Dalam ujicoba ini, klasifikasi tekstur dilakukan dengan menggunakan metode statistikal Grey Level Run Length Matrix (GLRLM) dengan ferangkat lunak Matlab. Kedelapan data parket kayu dianalisis berdasarkan arah pergeseran 0°, 45 , 90° serta 135°' Hasilnya ke delapan parket kayu tersebut menghasilkan nilai features yang homogen. Namun, didapat nilai yang extreme pada perhitungan atribut GLN untuk jenis kayu Hevea. Nilai extreme tersebut dikarenakan nilai runs pada matrik citra Hevea beragam, sehingga nilai g(i). nya beragam sehingga menghasilkan nilai GLN yang kecil

Pendekatan Steganografi dengan LSB untuk Menggabungkan Metadata METS ke File Grafik pada Multimedia Database

Pada multimedia database, pencarian sebuah obyek grafik pada database adalah merupakan sebuah kesulitan yang besar. Salah satu pendekatan yang banyak digunakan adalah dengan memperkaya metadata dari sebuah obyek grafik agar dalam pencarian kembali pada databse menjadi lebih mudah. Pada penelitian kami, yang menjadi permasalahan adalah model metadata seperti apa yang bermanfaat untuk multimedia database. Hal selanjutnya adalah menentukan model pendekatan dalam merepresentasi metadata. Langkah berikutnya adalah bagaimana menyisipkan metadata tersebut ke dalam file gambar sehingga tidak merusak file gambar dan mudah di re-ekstrak untuk mendapatkan metadata awalnya. Metadata yang menjadi pilihan adalah akan berbasis kepada model METS (The Metadata Encoding and Transmission Standard). Penulisan metadata tersebut akan menggunakan model XML yang diperkaya dengan RDF. Untuk menyisipkan data, kami memanfaatkan model pendekatan Steganografi berbasiskan LSB. Kontribusi dari penelitian ini dapat dimanfaatkan secara langsung untuk multimedia database, tata kelola gambar bahkan juga untuk keamanan suatu gambar yang sensitif agar terhindar dari kesalahan pemilihan gambar